一、工业机器人为什么要示教TCP
你好，这主要是涉及到机器人的应用。TCP的全称是tool centre position，从字面意思就可以理解工具中心点。工具是独立于机器人的，由应用来确定。有了工具的中心，在实际应用中就示教就会方便很多。你可以以TCP为原点来建立一个空间直角坐标系。当你用工具坐标进行示教时，就可以按照你定义的坐标方向进行移动，并且很容易精准的找到你要去的位置点，这样就大大降低了示教难度。最典型的就是点焊机器人应用。不过目前大型项目建设中工业机器人的工具坐标都是由仿真模拟给出的。这个比自己示教要精准很多。
需要修改参数
二、焊接机器人有几部分，点焊和弧焊怎么选择？
焊接机器人是从事焊接（包括切割与喷涂）的工业机器人，它主要包括机器人和焊接设备两部分。其中，机器人由机器人本体和控制柜（硬件及软件）组成；而焊接装备，以弧焊及点焊为例，则由焊接电源（包括其控制系统）、送丝机（弧焊）、焊枪（钳）等部分组成。对于智能机器人，还应配有传感系统，如激光或摄像传感器及其控制装置等。
河南郑州的领航焊接机器人专业的技术人员会先对焊接机器人进行安装调试之后没问题了，才会运到实地进行安装。
1、点焊机器人的特点
由于采用了一体化焊钳，焊接变压器装在焊钳后面，所以点焊机器人的变压器必须尽量小型化。对于容量较小的变压器可以用50Hz工频交流，而对于容量较大的变压器，工业上已经开始采用逆变技术把50Hz工频交流变为600～700Hz交流，使变压器的体积减少、减轻。变压后可以直接用600～700Hz交流电焊接，也可以再进行二次整流，用直流电焊接，焊接参数由定时器调节。目前，新型定时器已经微机化，因此机器人控制柜可以直接控制定时器，无需另配接口。点焊机器人的焊钳，用电伺服点焊钳，焊钳的张开和闭合由伺服电机驱动，码盘反馈，使焊钳的张开度可以根据实际需要任意选定并预置，而且电极间的压紧力也可以无级调节。
2、弧焊机器人的特点
弧焊机器人多采用气体保护焊方法（MAG、MIG、TIG），通常的晶闸管式、逆变式、波形控制式、脉冲或非脉冲式等的焊接电源都可以装到机器人上作电弧焊。由于机器人控制柜采用数字控制，而焊接电源多为模拟控制，所以需要在焊接电源与控制柜之间加一个接口。
近年来，国外机器人生产厂都有自己特定的配套焊接设备，在这些焊接设备内已经插入相应的接口板，所以弧焊机器人系统中并没有附加接口箱。应该指出的是，在弧焊机器人工作周期中，电弧时间所占的比例较大，因此在选择焊接电源时，一般应按持续率100％来确定电源的容量。送丝机构可以装在机器人的上臂上，也可以放在机器人之外，前者焊枪到送丝机之间的软管较短，有利于保持送丝的稳定性，而后者软管校长，当机器人把焊枪送到某些位置，使软管处于多弯曲状态，会严重影响送丝的质量，所以送丝机的安装方式一定要考虑保证送丝稳定性的问题。
根据工件的材质、厚度、焊接要求来定弧焊还是电阻点焊
三、工业机器人的主要应用有哪些呢？
工业机器人的主要应用领域包括：
1. 机械加工：尽管机械加工行业的机器人应用量只占2%，这一领域仍然涉及到机器人进行铸造、激光切割和水射流切割等任务。
2. 喷涂：约4%的工业机器人被用于涂装、点胶和喷漆等喷涂工作。
3. 装配：装配机器人主要负责零部件的安装、拆卸和修复。随着传感器技术的发展，晌胡野装配机器人的应用日益多样化，但其应用比例有所下降，目前约占10%。
4. 焊接：机器人在焊接领域的应用占29%，主要包括汽车行业中的点焊和弧焊。尽管点焊机器人更受欢迎，但弧焊机器人的发展势头强劲。
5. 搬运：搬运是机器人应用最为广泛的领域，约占总应宴喊用的38%。做友机器人在自动化生产线上用于上下料、搬运和码垛等操作。近年来，随着协作机器人的兴起，搬运机器人的市场份额持续增长。
四、工业机器人怎样按控制方式来分类
1)点位式
许多工业机器人要求能准确地控制末端执行器的工作位置，而路径却无关紧要．例如，在印刷电路板上安插元件、点焊、装配等工作，都属于点位式控制方式。一般来说，点位式控制比较简单，但精度不是很理想。
2)轨迹式
在弧焊、喷漆、切割等工作中，要求工业机器人末端执行器按照示教的轨迹和速度进行运动。如果偏离预定的轨迹和速度，就会使产品报废。轨迹式控制方式类似于控制原理中的跟踪系统，可称之为轨迹伺服控制。
3)力（力矩）控制方式
在完成装配、抓放物体等工作时，除要准确定位之外，还要求使用适度的力或力矩进行工作，这时就要利用力（力矩）伺服方式。这种方式的控制原理与位置伺服控制原理基本相同，只不过输人量和反馈量不是位置信号，而是力（力矩）信号，因此系统中必须有力（力矩）传感器。有时也利用接近、滑动等传感功能进行自适应式控制。
4)智能控制方式
工业机器人的智能控制是通过传感器获得周围环境的知识，并根据自身内部的知识库做出相应的决策。采用智能控制技术，使工业机器人具有了较强的环境适应性及自学习能力。智能控制技术的发展有赖于近年来人工神经网络，基因算法、遗传算法、专家系统等人工智能的迅速发展。更多资料
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